R中的多元多元正态分布与应用

所以，我试图用不同的方法从多元正态分布中生成随机数。我也试图使用apply函数，而不是for循环，这是问题发生的地方。这里是我的代码：R中的多元多元正态分布与应用

library(MASS) 
set.seed(123) 

# X and Y means 
Means<-cbind(c(.2,.2,.8),c(.2,.6,.8)) 
Means 
Sigma<-matrix(c(.01,0,0,.01),nrow=2) 
Sigma 

data<-apply(X=Means,MARGIN=1,FUN=mvrnorm,n=10,Sigma=Sigma) 
data

而是获得两个向量与X和Y分三个手段，我得到的X和Y点堆叠三个矢量。获得这两个向量的最佳方式是什么？我知道我可以手动拆除它们，但是我觉得R应该有一些很好的方法来完成这个工作。

来源

2014-09-23 WTB

WTB在这种情况下，行1:10属于'X'还是交替行？ – akrun 2014-09-23 19:16:35

如果您运行代码并查看“数据”的第二列，则前10个大约为0.2（秒X平均值），而后10个大约为0.6（第二个Y均值）。所以，我假设1：10行属于X. – WTB 2014-09-23 19:24:00

WTB，通过使用'lapply'进行检查，似乎并非如此。 – akrun 2014-09-23 19:25:35

结果它不知道检查，如果是我所说的“滑头”，但如果你真的想使用应用（而不是lapply如前所述），您可以强制应用返回您的结果作为矩阵列表。那么这只是一个坚持结果的问题。我预计这会比尝试重建一个两列矩阵更不容易出错。

data <- apply(Means, 1, function(x) { 
    list(mvrnorm(n=10, mu=x, Sigma=Sigma)) 
}) 
data <- do.call('rbind', unlist(data, recursive=FALSE))

来源

2014-09-23 20:38:26

尝试：

set.seed(42) 
res1 <- lapply(seq_len(nrow(Means)), function(i) mvrnorm(Means[i,], n=10, Sigma))

与apply

set.seed(42) 
res2 <- apply(X=Means,MARGIN=1,FUN=mvrnorm,n=10,Sigma=Sigma) 
dim(res2) <- c(10,2, 3) 
res3 <-lapply(1:dim(res2)[3], function(i) res2[,,i]) 
all.equal(res3, res1, check.attributes=FALSE) 
#[1] TRUE

来源

2014-09-23 19:24:45 akrun

R中的多元多元正态分布与应用

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